京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
更了解客户 联想大数据技术有何不一样
在互联网+时代,如何利用好大数据,为企业带来更多价值,已经成为决定企业成败的关键。
作为全球知名的IT厂商,联想一直专注产业创新,在1999年成立的联想研究院就承担着紧跟时代创新的责任。近日,在第二届中国国际大数据大会上,联想研究院展示了其在大数据方面的新产品和解决方案,成为了大会的一大亮点。
联想集团副总裁、联想研究院云计算与智能计算实验室主任黄莹先生和联想集团研究院大数据总监郭炜先生在此次会后接受了笔者的专访,就当前联想在大数据行业的进展以及联想大数据行业发展趋势等问题进行了深入探讨。
联想大数据技术为何而生?
提到联想,大家都会想到其是一个传统的IT企业,但是其身上却并不缺少创新基因。2015年联想在PC、手机、服务器、存储等产品线都取得了巨大的进展,PC+战略让其在依托强势PC基础上,拓展了更多的业务,这一切离不开联想创新的支持。因为联想深知互联网+时代,要想不被潮流颠覆,就要引领潮流、顺应潮流,利用创新取得成功。
联想集团副总裁、联想研究院云计算与智能计算实验室主任黄莹先生表示:"联想一直谋求转型,在大数据方面联想做了深入的工作:例如,联想要把传统企业的一些企业系统进行连接,使数据进行流通。同时联想还会对非结构化的数据进行采集,然后进行分析出价值。联想还会跟踪业界最新发展,加入到开源社区,促进大数据应用的落地等等。"
如今联想已经将大数据分析技术运用到其旗下产品的开发中,联想会对这些收集来的信息进行数据源处理,让相关业务决策人员看到有价值。联想集团副总裁、联想研究院云计算与智能计算实验室主任黄莹表示:"大数据方案公司内部可以用,然后再去帮助外面的客户产生更大价值的时候,这是研究院工作的最理想的路径。"
第2页:联想大数据技术的优势?
联想大数据技术的优势?
谈到联想在大数据方面的优势,联想联想集团研究院大数据总监郭炜先生表示:"联想拥有从PC、手机、到服务器等为用户提供更多的硬件设备和解决方案,并且联想一直坚持为客户的核心业务来帮助客户解决问题。"
黄莹还补充说,利用Hadoop、Spark等技术,以及在爬虫、自然语言处理等方面的专利技术,收集的评论、反馈等信息,拉近了设备厂商与用户之间的距离,使得联想能够更加精准的了解用户想要什么,进而体现联想大数据技术的分析价值,这对于整个联想来说,不单单是在产品层面能够大大获利,在集团的整体运营、管理和发展等方面都能够进入一个非常良好的循环当中。
在大数据市场,一家厂商很难满足不同企业的需求,这就需要联想与众多合作伙伴一起来合作,为客户提供最佳的解决方案,如今联想与VMware、SAP、微软、EMC等厂商进行了强强联合,并且自己收购还收购了Symstem x服务器,大大提升了联想方案的能力。未来联想将会是开放的态度去跟合作伙伴一起开发这个市场,通过各个环节业界最优秀的合作伙伴合作,联想可以更专注于自身实力最强的领域,更快的给客户提供最好最先进的端到端的解决方案。
趋势不可逆,联想大数据分析的价值
在谈到大数据市场发展趋势的时候,黄莹表示:"以前你可能会觉得大数据有一点阳春白雪的感觉。但是现在因为业务的推动,已有的技术已经不够了,需要进行更多的创技术新,才能跟上业务发展的节奏。这也是大数据发展比较健康的标志,不是为了研究而研究、为了创新而创新。而是真的为了满足业务需求。"
在互联网+时代,像联想这种能够提供智能手机、平板以及个人云应用,让数据可以在不同设备之间相互传递,并且提供从IT基础设施(服务器、存储等)到移动终端(智能手机、平板等)的端到端的解决方案是很少有厂商能够办到的。随着大数据行业的成熟,相信联想在这个行业能够为客户带来更多价值
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20